在训练大规模深度学习模型时，GPU 内存往往成为关键瓶颈，尤其是面对大型语言模型（LLM）和视觉 Transformer 等现代架构时。...本文将系统介绍多种优化策略，这些方法在组合应用的情况下，可将训练过程中的内存占用降低近 20 倍，而不会影响模型性能和预测精度。此外，大多数技术可以相互结合，以进一步提升内存效率。...五、张量分片和分布式训练对于超大规模模型，可以使用完全分片数据并行（FSDP）技术，将模型参数、梯度和优化器状态拆分至多个GPU，以降低单 GPU 的内存压力。...FSDP不会在每个GPU上维护模型的完整副本，而是将模型的参数划分到可用设备中。执行前向或后向传递时，只有相关分片才会加载到内存中。...总结通过合理组合以上优化策略，可以大幅降低GPU内存占用，提高训练效率，使得大规模深度学习模型能在有限资源下运行。随着硬件技术和深度学习框架的不断发展，进一步探索新方法将有助于更高效地训练AI模型。
随着深度学习的飞速发展，模型越来越臃肿先进，运行SOTA模型的主要困难之一就是怎么把它塞到 GPU 上，毕竟，你无法训练一个设备装不下的模型。...>>> 神经网络如何使用内存 为了理解梯度检查点是如何起作用的，我们首先需要了解一下模型内存分配是如何工作的。...必须为批中的每个单个训练样本存储一个值，因此数量会迅速的累积起来。总开销由模型大小和批次大小决定，一般设置最大批次大小限制来适配你的 GPU 内存。...这减少了计算图使用的内存，降低了总体内存压力（并允许在处理过程中使用更大的批次大小）。 但是，一开始存储激活的原因是，在反向传播期间计算梯度时需要用到激活。...模型检查点降低了峰值模型内存使用量 60% ，同时增加了模型训练时间 25% 。 当然，你想要使用检查点的主要原因可能是，这样你就可以在 GPU 上使用更大的批次大小。
我们将在 PyTorch 中实现它并训练分类器模型。 作为机器学习从业者，我们经常会遇到这样的情况，想要训练一个比较大的模型，而 GPU 却因为内存不足而无法训练它。...并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...梯度检查点 在反向传播算法中，梯度计算从损失函数开始，计算后更新模型权重。图中每一步计算的所有导数或梯度都会被存储，直到计算出最终的更新梯度。这样做会消耗大量 GPU 内存。...记录模型的不同指标，如训练所用的时间、内存消耗、准确性等。 由于我们主要关注GPU的内存消耗，所以在训练时需要检测每批的内存消耗。...下面是模型的训练日志。 可以从上面的日志中看到，在没有检查点的情况下，训练64个批大小的模型大约需要5分钟，占用内存为14222.125 mb。
有了 FSDP 后，我们现在可以使用更少的 GPU 更高效地训练更大数量级的模型。FSDP 已在 FairScale 库 中实现，允许工程师和开发人员使用简单的 API 扩展和优化他们的模型训练。...例如，典型的数据并行训练需要在每个 GPU 上都维护模型的冗余副本，而模型并行训练需要在 worker（GPU）之间移动激活，从而引入额外的通信成本。 相比之下，FSDP 牺牲的东西相对较少。...虽然 DDP 已经变得非常流行，但它需要的 GPU 内存过多了，因为模型权重和优化器状态需要在所有 DDP worker 之间复制。...模型包装：为了最小化瞬时 GPU 内存需求，用户需要以嵌套方式包装模型。这引入了额外的复杂性。auto_wrap 实用程序可用于注释现有 PyTorch 模型代码，用于嵌套包装目的。...我们期待能开发出自动调优 GPU 内存使用和训练性能的算法。 除了训练之外，更具扩展性的推理 和模型服务是 FSDP 可能需要支持的一个重要用例。
文章目录 前言 1、为什么大模型训练需要GPU，而非CPU 2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 前言 今天偶然看到一篇关于介绍GPU的推文，我们在复现代码以及模型训练过程中，GPU的使用是必不可少的...，那么大模型训练需要的是GPU，而不是CPU呢。...现在市面上又有哪些适合训练的GPU型号呢，价格如何，本文将会将上述疑问的回答一一分享给大家。...成本：虽然高端GPU的初始投资可能比CPU高，但在处理大规模机器学习任务时，GPU因其较高的效率和速度，可以提供更好的成本效益。...2、现在都有哪些合适的GPU适合训练，价格如何 现在GPU可谓是各大厂商都在疯抢，并不是你有钱就可以买的到的，并且现在大规模训练主要还是英伟达（NVIDIA）系列为主，受中美关系影响，更难搞到好的GP。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，...一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。...继续训练 前面花了一点时间来配置 GPU 的环境，现在是时候继续我们的训练了。...当然还是需要在这台机器上面根据上一课时的内容完成 Object Detection API 的安装和配置；下载 Pre-trained 模型，然后把本地的训练目录打包上传，接着根据具体的路径修改 pipeline.config...一个训练的流程就跑完了，我们配置好了深度学习的软硬件环境，下节课我们开始准备数据，训练自己的模型吧。
本文在预训练微调范式下对基于卷积的Seq2Seq模型进行了全面的实证评估。...本文发现： （1）预训练过程对卷积模型的帮助与对Transformer的帮助一样大； （2）预训练的卷积模型在模型质量和训练速度方面在某些场景中是有竞争力的替代方案。...（3）使用预训练的卷积模型比预训练的Transformer有什么好 处（如果有的话）？卷积比基于自注意的Transformer更快吗？...（4）不使用预训练卷积效果不好，是否有无特定的故障模式、注意事项和原因分别是什么？ （5）某些卷积变体是否比其他变体更好？...此外作者还对比了二者的速度和操作数量变化： ? ? 可以看出卷积不仅始终比Transformer更快（即使在较短的序列中）操作更少，而且比Transformer的规模更大。
作者 | Coldwings 来源 | Coldwings的知乎专栏 之前回答问题在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？...- Coldwings 在知乎的回答 - 说到可以用微信来管着训练，完全不用守着。没想到这么受欢迎…… 这里折腾一个例子。...以TensorFlow的example中，利用CNN处理MNIST的程序为例，我们做一点点小小的修改。 首先这里放上写完的代码： #!...把原本的脚本里网络构成和训练的部分甩到了一个函数nn_train里 def nn_train(wechat_name, param): global lock, running # Lock...display_step))).start() except: msg.reply('Running') 作用是，如果收到微信消息，内容为『开始』，那就跑训练的函数
之前回答问题【在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？（http://t.cn/Rl8119m）】的时候，说到可以用微信来管着训练，完全不用守着。...没想到这么受欢迎…… 原问题下的回答如下 不知道有哪些朋友是在TF/keras/chainer/mxnet等框架下用python撸的….… 这可是python啊……上itchat，弄个微信号加自己为好友...（或者自己发自己），训练进展跟着一路发消息给自己就好了，做了可视化的话顺便把图也一并发过来。...把原本的脚本里网络构成和训练的部分甩到了一个函数nn_train里 def nn_train(wechat_name, param): global lock, running # Lock...display_step))).start() except: msg.reply('Running') 作用是，如果收到微信消息，内容为『开始』，那就跑训练的函数
后来谷歌在 Colab 上启用了免费的 Tesla K80 GPU，配备 12GB 内存，且速度稍有增加，为 8.73 TFlops。...本文将介绍如何在 Colab 上使用 TPU 训练已有的 Keras 模型，其训练速度是在 GTX 1070 上训练速度的 20 倍。...在 IMDB 情感分类任务上训练 LSTM 模型是个不错的选择，因为 LSTM 的计算成本比密集和卷积等层高。...为通过向量化充分提高训练速度，我们可以选择比在单个 GPU 上训练相同模型时更大的 batch size。最开始最好设定总 batch size 为 1024（每个核心 128 个）。...结论 本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。
，你们是否在为没有GPU，网络训练耗时而苦恼。...普通意义上来讲，训练深度网络时，GPU比CPU快40倍左右，也就是说GPU一个小时内可以完成CPU训练两天的量。...但是GPU不菲的价格让人望而却步，看完这篇文章就可以随心所欲的拥有自己的GPU。...Colaboratory 可免费使用，而且其后端有一个K80 GPU支持。一句话，就是给买不起GPU的小伙伴提供一个免费GPU训练平台。...就可以运行自己的代码了，如果想要通过浏览器下载自己的模型或者其他文件，可以运行以下代码： from google.colab import files file.download("path
之前回答问题【在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？】的时候，说到可以用微信来管着训练，完全不用守着。...没想到这么受欢迎…… 原问题下的回答如下 不知道有哪些朋友是在TF/keras/chainer/mxnet等框架下用python撸的….… 这可是python啊……上itchat，弄个微信号加自己为好友...（或者自己发自己），训练进展跟着一路发消息给自己就好了，做了可视化的话顺便把图也一并发过来。...把原本的脚本里网络构成和训练的部分甩到了一个函数nn_train里 def nn_train(wechat_name, param): global lock, running # Lock...display_step))).start() except: msg.reply('Running') 作用是，如果收到微信消息，内容为『开始』，那就跑训练的函数
构建ML专用处理器有三个方面的原因：能效、性能、模型大小及复杂度。近来，要提高模型准确率，通常做法是扩大模型参数量，并用更大型的数据集训练模型。计算机视觉、自然语言处理和推荐系统都采用这种做法。...为什么需要高能效的处理器？ ML模型越大，需要执行的内存访问操作就越多。与内存访问相比，矩阵-矩阵运算和矩阵-向量运算的能效高很多。...AI加速器通过改进设计，可以减少内存访问，提供更大的片上缓存，还可以具备特定的硬件功能（如加速矩阵-矩阵计算）。...针对训练的AI加速器与高效算法 ML训练即利用训练数据优化模型参数，以提高模型的预测准确度。本节将讨论AI加速器上运行的算法如何提升推理性能和能效。...随着模型规模越来越大，我们需要更大的计算集群，将更多AI加速器连接起来，从而支持更大的工作负载。
，又恰逢有其他模型在训练，因此 GPU 资源被占满了，不过测试这个模型的话，CPU 也绰绰有余了，当我准备使用 CPU 训练时，却遇到了问题； 分析 1、model.to(device) 不会影响 torch.load...这个问题很显而易见，就是 GPU 的内存溢出了，但是按我的思路，用的应该是 CPU 啊，所以我怀疑是 torch.load() 这个函数出了问题，查询了一番资料后，发现是要这样使用的 state_dict...上训练的模型，保存时会在参数名前多加了一个 module....训练的模型了！...后记 以上就是 【问题解决】解决如何在 CPU 上加载多 GPU 训练的模型 的全部内容了，希望对大家有所帮助！
官网链接：https://www.kaggle.com/docs/tpu 硬件性能如何 这三种硬件之间最明显的区别在于使用 tf.keras 训练模型的速度。...在这种情况下可以看出，训练 Xception 模型时，TPU 比 CPU 快了约 100 倍，比 GPU 快了约 3.5 倍，这是因为 TPU 处理批大小很大的数据时效率更高。...所以，与之前的实验相比，TPU 训练 Xception 模型的速度比 GPU 快 7 倍。...如下图 4 所示，模型训练的加速情况也与模型类别有关，Xception 和 Vgg16 就比 ResNet50 表现更好。在这种边界很大的情况下，模型训练速度是 TPU 唯一超过 GPU 的地方。...例如，用像 RAPIDS.ai 这样的 GPU 加速库训练梯度提升模型，再用像 tf.keras 这样的 TPU 加速库训练深度学习模型，比较二者的训练时间，这也是很有意思的。
在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈 01 nvidia-smi 使用 GPU 的第一个重要工具是 nvidia-smi...此命令会显示出与 GPU 有关的实用统计数据，例如内存用量、功耗以及在 GPU 上执行的进程。目的是查看是否有充分利用 GPU 执行模型。 首先，是检查利用了多少 GPU 内存。...通常是希望看到模型使用了大部分的可用 GPU 内存，尤其是在训练深度学习模型时，因为表示已充分利用GPU。功耗是 GPU 利用率的另一个重要指标。...启动更多核心，以处理更大的批次。于此情形下，即可充分利用 GPU。 ? 增加批次大小及进行相同的 Python 程序呼叫。如图 2 所示，GPU 利用率为 98%。...使用半精度产生的内存用量较少。为了进行公平的比较，请勿变更混合精度的批次大小。启用 AMP 可以使模型的批次大小比全浮点精度高出一倍，并进一步缩短训练时间。
目前无法使用具有12GB-16GB RAM的GPU复现论文里BERT-Large的大多数结果，因为内存可以适用的最大 batch size太小。...我们正在努力添加代码，以允许在GPU上实现更大的有效batch size。有关更多详细信息，请参阅out-of memory issues的部分。...GPU呢？ 答：是的，这个存储库中的所有代码都可以与CPU，GPU和Cloud TPU兼容。但是，GPU训练仅适用于单GPU。 问：提示内存不足，这是什么问题？...答：是的，我们计划很快发布多语言BERT模型。我们不能保证将包含哪些语言，但它很可能是一个单一的模型，其中包括大多数维基百科上预料规模较大的语言。 问：是否会发布比BERT-Large更大的模型？...答：到目前为止，我们还没有尝试过比BERT-Large更大的训练。如果我们能够获得重大改进，可能会发布更大的模型。 问：这个库的许可证是什么？ 答：所有代码和模型都在Apache 2.0许可下发布。
一、训练（微调）-多GPU训练 当单GPU单张卡无法支撑大模型的训练效率、无法放下一个大模型，当业务对训练速度有一定要求，需要成倍的提高训练效率的时候，就需要GPU集群的技术来处理。...下面介绍几个多卡训练的知识点。 数据并行和模型并行（见下图） 二、知识准备-数据类型 多 GPU 训练中的数据类型设置与单 GPU 训练类似，需要根据模型的实际需求和硬件设备的支持性能进行选择。...开不开，resnet训练耗时差别较微弱 •A100上TF32开启比不开启，快了1倍 •TF32模式下，A100比3090快很多（pytorch默认开启TF32） •FP32模式下，A100比3090慢一点...数据并行（Data Parallel, DP） 优点：可以不受单张GPU显存限制，训练更大的模型。 缺点：计算/通信效率低。...在操作系统中，当内存不足时，可以选择一些页面进行换入换出，为新的数据腾出空间。类比一下，既然是因为显存不足导致一张卡训练不了大模型，那么ZeRO-Offload的想法就是：显存不足，内存来补。
GPU方面，M1 Pro采用最多16个核心，性能比M1芯片的GPU高出两倍。 而M1 Max一举将GPU的核心数量干到32个，算力可以达到恐怖的10.4TFLOPs，比M1的GPU还要再快4倍！...很快，就得到了结果：训练和测试花了7.78秒。 接着，用搭载M1处理器（8个CPU核心，8个GPU核心，16个神经引擎核心）和8GB内存的Mac Mini训练模型。 结果非常amazing啊！...训练和测试仅仅耗时6.70秒，比RTX 2080Ti的GPU还要快14%！这就有点厉害了。...但说实话，fashion-MNIST分类这种任务有点过于简单了，如果想在更大的数据集上，训练更强大的模型呢？...所以，得给它们来点更难的任务，分别用M1和RTX 2080Ti在Cifar10数据集上训练一个常用的ResNet50分类模型如何？
选自medium 作者：Kaiyu Yue 机器之心编译 编辑：陈 训练大模型时，如何优雅地减少 GPU 内存消耗？...当模型拥有大量的线性层（例如 BERT、GPT）或者很多类（数百万）时，TorchShard 可以减少 GPU 内存并扩展训练规模，它具有与 PyTorch 相同的 API 设计。...然而训练这种大模型面临内存限制的问题，为了解决这个难题，研究者使用 Megatron-LM 和 PyTorch-Lightning 模型并行性扩大训练。...在上图 1 中，左边展示了传统的 DDP 训练范式。假设我们有两个等级，DDP 将强制每个等级有重复的模型参数。然而，TorchShard 会将层级参数切片到不同的等级，从而减少整个 GPU 内存。...ResNet 训练设置时（输入尺寸 224，batch 大小 256），使用 GPU 内存的成本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
